Nauka Scikit w Pythonie: funkcje, wymagania wstępne, zalety i wady

Musisz zdać sobie sprawę, jak ważne jest posiadanie solidnej biblioteki, jeśli regularnie programujesz w Pythonie. Jeśli chodzi o bezpłatne biblioteki uczenia maszynowego dla Pythona, scikit-learn to najlepsze, co możesz uzyskać! sklearn lub scikit-learn w Pythonie to darmowa biblioteka, która upraszcza zadanie kodowania i stosowania algorytmów uczenia maszynowego w Pythonie.

Oprócz obsługi bibliotek naukowych i numerycznych Pythona, takich jak SciPy i NumPy, scikit-learn oferuje wiele różnych algorytmów, takich jak losowe lasy, maszyny wektorów pomocniczych i k-neighbors. Poznajmy więc niektóre z podstawowych aspektów jednego z podstawowych narzędzi uczenia maszynowego, które możesz znaleźć.

Co to jest sklearn lub scikit-learn w Pythonie?

Sklearn lub scikit-learn w Pythonie jest zdecydowanie jedną z najbardziej przydatnych dostępnych bibliotek typu open source, których można używać do uczenia maszynowego w Pythonie. Biblioteka scikit-learn to wyczerpujący zbiór najbardziej wydajnych narzędzi do modelowania statystycznego i uczenia maszynowego. Niektóre z tych narzędzi obejmują regresję, klasyfikację, redukcję wymiarowości i grupowanie.

Biblioteka scikit-learn jest głównie napisana w Pythonie i zbudowana na SciPy, NumPy i Matplotlib. Biblioteka wykorzystuje zunifikowany i spójny interfejs Pythona do implementacji różnych algorytmów wstępnego przetwarzania, uczenia maszynowego, wizualizacji i walidacji krzyżowej.

Krótka historia nauki Scikit

Znany początkowo jako scikit-learn, sklearn w Pythonie został opracowany przez Davida Cournapeau w 2007 roku w ramach projektu Google Summer of Code. Następnie Gael Varoquaux, Fabian Pedregosa, Alexandre Gramfort i Vincent Michel z Francuskiego Instytutu Badań w dziedzinie Informatyki i Automatyki opublikowali w 2010 roku wersję beta v0.1.

Od tego czasu wydano nowsze wersje scikit-learn, z najnowszą wersją 0.23.1 wydaną w maju 2020 r. Scikit-learn to projekt oparty na społeczności, w którym każdy może przyczynić się do jego rozwoju. Microsoft, Intel i NVIDIA należą do największych sponsorów projektu.

Podstawowe cechy scikit-learn

Biblioteka uczenia maszynowego scikit-learn w języku Python zawiera mnóstwo funkcji upraszczających uczenie maszynowe. Tutaj omówimy niektóre z nich:

• Nadzorowane algorytmy uczenia: Każdy nadzorowany algorytm uczenia maszynowego, o którym być może słyszałeś, ma bardzo duże prawdopodobieństwo przynależności do biblioteki scikit-learn. Zestaw narzędzi scikit-learn zawiera repertuar takich nadzorowanych algorytmów uczenia, który obejmuje – uogólnione modele liniowe, takie jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne, maszyny wektorów nośnych i metody bayesowskie.
• Algorytmy uczenia nienadzorowanego: Ta kolekcja algorytmów obejmuje faktoring, analizę skupień, analizę głównych składowych i nienadzorowane sieci neuronowe.
• Wyodrębnianie funkcji : Używając scikit-learn, możesz wyodrębnić funkcje z tekstu i obrazów.
• Walidacja krzyżowa: Dokładność i ważność nadzorowanych modeli na niewidocznych danych można sprawdzić za pomocą scikit-learn.
• Redukcja wymiarów: Dzięki tej funkcji można zmniejszyć liczbę atrybutów w danych w celu późniejszej wizualizacji, podsumowania i wyboru funkcji.
• Grupowanie: Ta funkcja umożliwia grupowanie danych bez etykiet.
• Metody zespołowe: przy użyciu tej funkcji można łączyć prognozy kilku nadzorowanych modeli.

Przeczytaj więcej: 6 rodzajów nadzorowanego uczenia się, o których musisz wiedzieć

Wymagania wstępne do rozpoczęcia nauki scikit

Zanim zaczniesz korzystać z najnowszej wersji scikit-learn, upewnij się, że zainstalowałeś następujące biblioteki:

• Python (>=3.5)
• NumPy (>= 1.11.0)
• SciPy (>= 0,17.0)li
• Joblib (>= 0,11)
• Matplotlib (>= 1.5.1): ta biblioteka jest wymagana dla możliwości kreślenia scikit-learn.
• Pandy (>= 0,18.0): jest to wymagane do struktury danych i analizy.

Instalowanie scikit-learn

Możesz skorzystać z jednej z dwóch następujących metod instalacji scikit-learn:

• Korzystanie z pip

– Scikit-learn można zainstalować za pomocą pip, a wiersz poleceń jest następujący:

pip install -U scikit-learn

• Korzystanie z conda

– Scikit-learn można również zainstalować za pomocą conda i wiersza poleceń w następujący sposób:

conda zainstaluj scikit-learn

Jeśli nie masz zainstalowanych NumPy i SciPy, możesz zainstalować je przez pip lub conda. Anaconda i Canopy to dwie inne dystrybucje Pythona, których można użyć do nauki najnowszej wersji scikit-learn.

Dowiedz się kursu nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Plusy i minusy scikit-learn

Plusy:

• Biblioteka jest rozpowszechniana na licencji BSD, dzięki czemu jest bezpłatna z minimalnymi ograniczeniami prawnymi i licencyjnymi.
• Jest łatwy w użyciu.
• Biblioteka scikit-learn jest bardzo wszechstronna i przydatna i służy celom w świecie rzeczywistym, takim jak przewidywanie zachowań konsumentów, tworzenie neuroobrazów itp.
• Scikit-learn jest wspierany i aktualizowany przez wielu autorów, współpracowników i ogromną międzynarodową społeczność internetową.
• Witryna scikit-learn zapewnia rozbudowaną dokumentację API dla użytkowników, którzy chcą zintegrować algorytmy ze swoimi platformami.

Kon:

• Nie jest to najlepszy wybór do dogłębnej nauki.

Dowiedz się więcej: Jak działa nienadzorowane uczenie maszynowe?

Wniosek

Rozwój i popularność języka uczenia maszynowego wymaga wydajnych narzędzi, a sklearn w Pythonie zaspokaja potrzeby początkujących, a także tych, którzy rozwiązują problemy z uczeniem nadzorowanym. Wydajność i wszechstronność użycia sprawiają, że scikit-learn jest jednym z najlepszych wyborów organizacji akademickich i przemysłowych do wykonywania różnych operacji.